AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。
149件の資料
この運用デモでは、主要なFX通貨ペアの過去の日次データでリッジモデルを再学習し、Interactive Brokersのペーパーセッションで現在の足データを取得して、通貨ペアを順位付けし、ロングバスケットを構築します。ブローカーへの接続、簡潔な特徴量セットの準備、FX契約の適格性確認、注文計画、監視と監査用の各実行記録までを順に説明します。データ取得と執行の両方に同じ取引場所を使うことで運用手順が簡素化され、ノートブックでは口座確認と契約の特定方法を明示します。…
このチュートリアルでは、ETFのクロスセクションシグナルをロングのみ・均等加重の上位10銘柄ポートフォリオに変換し、リッジ回帰とロジスティック分類をモメンタムおよび均等加重のベースラインと比較します。モデルは、将来リターンのラベル期間にバッファを設けたウォークフォワード学習期間で適合させ、その後、ポートフォリオを毎月リバランスします。分析では、ポートフォリオリターン、売買回転率、コスト控除前後の成績指標、情報係数を計算し、シグナルの順位付け精度が取引コスト控除後の結果にどう関係するかを示します。…
このノートブックでは、一定期間にわたって固定注文を清算する近接方策最適化（Proximal Policy Optimization）エージェントを学習させます。学習したペース配分方策をTWAPおよびAlmgren–Chrissスケジュールと比較し、実装ショートフォールを測定して各戦略がいつ取引するかを調べます。すべての戦略に同じ市場シミュレーションのパスを使って評価するため、エピソードごとの比較が可能です。また、在庫リスクと均等なペース配分からの乖離が、学習した方策をどう形作るかを説明します。…
このチュートリアルでは、個別のES契約から連続先物系列を構築します。単調なロール制約のもとで取引高を使って期近限月を特定し、出来高に基づく切り替えと暦日に基づくタイミングを比較します。また、アウトライト契約とカレンダースプレッドを分ける理由、曖昧な1桁の年コードではなく契約定義または観測された取引履歴から満期を判断する理由、データセット比較の前にバー頻度を確認する理由を説明します。…
このチュートリアルでは、過去のリスク調整済みモメンタム順位と米国債のイールドカーブに基づくレジームフィルターを使い、月次のETFローテーション・シミュレーターを構築します。各月末に、直近の価格履歴を使って10本のファンドを順位付けします。リスクオンの月は上位3本を均等保有し、リスクオフの月は固定の債券配分に切り替えます。シグナルには終値時点で利用可能な情報を使い、取引は次の取引日の寄り付きで約定させます。比例手数料と現金制約も明示しています。比較用に、固定の60/40株式・債券ポートフォリオも同じシミュレーターで…
このノートブックでは、ETF予測戦略の運用サイクルを示します。市場データを更新し、金融特徴量を再計算し、Ridgeモデルを再学習してデプロイ用成果物を保存し、最新の横断予測を生成します。次に予測をバックテストエンジンで再生し、選定したバスケットをペーパーブローカー向けに準備します。研究評価と、全期間データを使った単一のデプロイ用学習を分け、研究レジストリから検証済みの正則化設定を引き継ぎます。ドライランでの再生がデフォルトで、ブローカーへの注文送信は明示的に設定できます。…
このノートブックでは、市場活動をモデル化した取引コストと戦略の運用可能規模に結び付ける枠組みを構築しています。平方根インパクトモデルを紹介し、ボラティリティと平均日次出来高を主要な入力として特定するとともに、市場データから得られる数量と、トレーダー自身の執行記録を必要とするインパクト係数を区別しています。また、注文を執行する期間に対する参加率を測るべき理由を、日中出来高の推移を使って示しています。…
この資料では、取引、気配値、指値注文板の分析に使う4つの株式市場データソース、AlgoSeek TAQ、Databentoの注文単位の市場データ、NASDAQ ITCH、IEX HISTを比較します。各ソースの粒度、対象範囲、費用やアクセス条件、必要な保存容量、データが解析済みか再構成を要するかを説明しています。例を通じて、最良気配のフィードと全板情報または注文ごとのメッセージを区別し、集約された分足データから注文板を再構成できない理由を解説します。…
このノートブックは、保持された実際のストラテジーの実行結果と、それに対応するML4Tバックテストのプロファイルを比較する監査から、LEANエンジンの結果を切り分けています。対応する4つのワークロードとして、ETF配分、暗号資産無期限先物の資金調達、USD建てのFX配分、US株式パネルを特定しています。凍結されたCME先物バンドルは、対応するネイティブLEANサブスクリプションの作成に必要な日付付き契約チェーンとロールマップがないため、対象外です。比較では、約定、評価額、タイムスタンプの一致、株式価値と最終価値の差…
このノートブックでは、標準化されたETFデータの読み込み、特徴量レジストリ、シグナル診断をつなぐワークフローを紹介します。指標のメタデータを確認し、デフォルト値や明示したパラメーターで特徴量を計算し、設定を保存して再現可能なパイプラインにする方法を示します。指標の複数の期間は、別々に計算して結合できます。ライブラリのRSIと手動の指数平滑化版を比べ、平滑化方法などの実装上の選択によって値が変わる例も示します。…
この調査では、NVDAのマーケット・バイ・オーダーデータから、分単位の注文フロー圧力指標を作成します。注文の追加、取消、約定を売買側別に符号付けし、イベントの規模と仲値からの距離で重み付けして、得られた圧力系列を平滑化します。続いて、仲値での事後評価価格と判断時点で約定可能な価格の両方を用い、複数の将来期間でこの指標がリターンを予測するかを調べ、統計的な関連と実際に取引可能な成績を区別します。…
この文書では、予測エージェントの検索インターフェースが証拠の範囲を制御し、処理を監査可能にする方法を説明します。プロバイダーに依存しないプロトコルは、情報源、公開日、関連度スコア、コンテンツを型付きの結果として返します。また、カットオフフィルターで、予測の基準時点以降に公開された日付付きの結果を除外します。日付のない結果は、時点整合性を検証できないため、別途記録します。…
このノートブックでは、同じ月次ETFモメンタム戦略を2種類の方法でシミュレーションして比較します。目標ウェイト、ユニバース、日付、総取引コストは同一です。一方は遅行ウェイトと資産リターンからリターンを計算し、もう一方は約定、株数、現金を追跡しながら注文を逐次処理します。そのため、結果の差から、目標が反映されるタイミング、約定価格、整数株の制約、利用可能な現金などの執行上の前提を把握できます。…
このノートブックでは、CSV、Parquet、Feather、HDF5の各形式で、決定論的に生成した100万行のOHLCVパネルを保存・比較します。書き込み時間、データを実体化した読み込み時間、ファイルサイズ、2列だけを選択した読み込みを計測します。計測では書き込みを1回行い、ウォームアップ後にキャッシュが温まった状態で読み込みを繰り返し、その平均を取ります。Featherのメモリマップ読み込みをデータアクセス完了と誤認しないよう、データを実体化し、全件読み込みごとに期待した行数が返ることも検証します。…
この監査では、同一の固定済みモデル目標値とコンテンツ識別可能な過去データを使い、ETF配分、先物、暗号資産無期限先物の資金調達、外国為替、US株式を対象に、複数の取引エンジンでリプレイを比較します。約定記録、評価時刻、口座価値、最終価値の一致と、意図的に変更した約定の検出によって執行の一致性を評価します。モデル化と目標値の作成はどちらのエンジンを実行する前にも行うため、この比較で切り分けられるのはリプレイの挙動であり、シグナル生成の一致ではありません。…
このノートブックでは、13F提出書類から構築した機関投資家の保有銘柄グラフを用いて、読み取り専用の質問応答ワークフローを示します。自然言語からデータベースクエリを生成する代わりに、対応が明確な質問を、対象エンティティを固定した手書きのCypherテンプレートに振り分けます。テンプレートは保有者、2銘柄を共通保有する機関、またはある機関の上位保有銘柄を取得します。データ提供元のスナップショットから最新の提出日を取得します。クエリでは公開済みの情報に絞り、最も新しい報告期間を選択することで、これら二つの時点を区別しま…
この章では、強化学習を教師あり予測と区別し、逐次制御の手法として位置付けます。行動が後の結果に影響し、報酬が比較的明確なタスク、すなわち取引執行、マーケットメイク、デリバティブのヘッジに焦点を当てます。これらの問題を部分観測意思決定過程に対応付ける方法、価値ベース手法とアクター・クリティック手法の選び方、学習した方策を既存のスケジュールやヘッジのベンチマークと比較する方法を論じます。…
このモジュールは、暗号資産無期限先物で大口の売り注文を執行するための時点ベースのシミュレーション環境を定義します。観測には、残存ポジションと時間に加え、市場ボラティリティ、プレミアム指数、相対出来高、時刻、資金調達までの時間が含まれます。行動は、スケジュールと参加率の上限に従い、基準スケジュールに対する執行ペースを調整します。環境は、平方根型と線形のマーケットインパクトで執行ショートフォールを推定し、在庫リスクやスケジュール乖離へのペナルティを追加できます。…
この章では、市場データを取引ルール、流動性、参加者の行動の結果として捉えます。最良気配値から注文単位のフィードまでを概観し、取引所メッセージを解析して、取引所ごとの指値注文板に再生する方法を説明します。板のライフサイクル確認、流動性と注文フローの分析、日中の取引パターン、単一取引所で見える流動性の限界も扱います。さらに標本化にも焦点を当て、時間、取引活動、情報に基づくバーがそれぞれ異なる観測値を生み、売買方向の分類とタイムスタンプの整合が解釈に影響することを説明します。…
この分析では、日次オプションデータを使って、S&P 500構成銘柄のアット・ザ・マネー・ストラドルを売り、株式をデルタヘッジし、満期まで保有する週次戦略が可能かを検討します。コールとプットでストラドルを組む方法、インプライド・ボラティリティと実現ボラティリティが分散リスクプレミアムとどう関係するか、ポジションが得るプレミアムに対する割合として取引コストを測る理由を説明します。…
このケーススタディでは、暗号資産の無期限先物を対象とした研究パイプラインを提示し、定期決済時にロングとショートの間で交換される資金調達料を、リターン源の候補として扱います。ラベル作成や金融特徴量から、統計モデルと機械学習モデル、因果分析、バックテスト、ポートフォリオ配分、リスク、コスト評価まで、データとモデルの各段階を説明します。無期限先物ペアのクロスセクション、8時間ごとの観測、取引コストの仮定を用い、限られた数の時間フォールドに基づいて検証します。…
このノートブックでは、同じシグナルを使っても2つのバックテストエンジンで結果が異なる理由を調べます。戦略と取引可能なユニバースを固定し、予測が同値の場合のポートフォリオ比率を決定論的にして、端株と整数株、手数料用の準備金、約定順序などの執行設定を明示します。各設定を明示した基準構成に対して変更し、最終評価額と約定件数で結果を比較します。…
この章では、バックテストを、シグナルのタイミング、執行、リバランス、ポジションサイズ、コスト、制約、ベンチマークに関する明示的な仮定を通じて戦略を反証しようとする試みとして扱います。状態、注文順序、現金、約定の扱いからベクトル化シミュレーションとイベント駆動シミュレーションを比較し、同等性を確認する演習で、プロトコルの選択が結果に及ぼす影響を切り分けます。単純なETFベースラインを、以降の比較の基準として用います。…
この総合ノートブックでは、多様なETFユニバースに共通シグナルを適用し、均等加重、逆ボラティリティ、平均分散最適化、階層的リスクパリティを比較します。ローリングRidgeモデルは、モメンタム、移動平均からの距離、ボラティリティの特徴量を使って将来リターンを推定し、ロングとショートのETFを選びます。同じシグナルを各手法に適用することで銘柄選択と配分を切り分け、ポートフォリオのパフォーマンス、安定性、ドローダウン、回転率、レジームごとの挙動を評価します。ホールドアウト前の選択期間で後のホールドアウト評価に使う配分手…